显示芯片制造商NVIDIA 9日宣布将与软件制造商Microsoft合作开发一种新的超大规模GPU加速器蓝图，该蓝图旨在驱动人工智能（AI）云计算“ HGX-1”。新的HGX-1架构旨在满足AI云计算的需求。它的范围包括自动驾驶，个人医疗保健，人类以外的语音识别，数据和图像分析以及分子模拟等应用。 Nvidia表示，新型HGX-1是一种超大型GPU加速器，结合了Microsoft的Project Olympus开源设计，可为人工智能中的超大型数据中心提供快速灵活的方式。此外，HGX-1适用于基于云计算的人工智能操作，就像20多年前ATX（高级技术扩展）为PC主板推出时所扮演的角色一样。 HGX-1建立了行业标准。可以快速有效地采用，以帮助满足快速增长的市场需求。 Nvidia联合创始人兼首席执行官黄仁勋表示，人工智能是一种全新的计算模型，因此需要一种全新的架构。 HGX-1超大型GPU加速器在AI云计算中的作用与过去允许PC普及的ATX标准相同。 HGX-1将使云服务提供商更容易通过NVIDIA GPU满足AI计算需求的激增。微软总经理，Azure硬件基础架构部门的工程师Kushagra Vaid也指出，HGX-1 AI加速器将提供极大的性能扩展，以满足机器学习工作负载需求的快速增长。同时，其特殊的设计使当今的世界可以轻松地采用世界各地的数据中心。对于全球数以千计的已经投资于AI并采用基于AI的操作方法的公司和初创企业而言，HGX-1的体系结构证明了云上空前的配置管理和效率。根据计划，未来HGX-1将在每台主机上配备8个NVIDIA Tesla P100图形卡。它的特点在于使用基于NVIDIA NVLink互连技术和PCle标准的创新转换设计，使CPU可以随意连接到多个GPU。这使在HGX-1基础架构上标准化的云服务提供商可以为客户提供各种CPU和GPU机器配置。因为云操作比以往任何时候都更加多样化和复杂。因此，在HGX-1架构下，AI训练，推理和高性能计算（HPC）操作都可以通过CPU连接到不同数量的GPU，并以最佳方式在不同的系统配置中运行。无论工作量如何，HGX-1的高度模块化设计都使其能够以最佳性能运行。同时，HGX-1提供的深度学习性能比传统的基于CPU的服务器快100倍，但执行AI培训的成本只有AI的五分之一，而AI推理的成本却只有十分之一。未来，HGX-1将通过与全球数据中心的高度灵活的合作，为当前的超大规模数据中心在AI领域中使用提供一种快速简便的方法。